【摘 要】
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目的 :探讨K均值聚类的改进算法,并将其应用于全身骨扫描图像的分割。方法 :首先对二维全身骨SPECT图像进行锐化、平滑、灰度变换等预处理;其次用核密度估计方法拟合出图像像
【机 构】
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南京医科大学附属南京医院医疗设备处; 南京医科大学附属南京医院核医学科;
【基金项目】
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南京市医学科技发展资金“青年工程”人才培养专项经费资助(QRX11033)
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目的 :探讨K均值聚类的改进算法,并将其应用于全身骨扫描图像的分割。方法 :首先对二维全身骨SPECT图像进行锐化、平滑、灰度变换等预处理;其次用核密度估计方法拟合出图像像素概率密度函数曲线,根据曲线的峰值点确定K个初始聚类中心值;再应用K均值聚类对图像进行分割;最后使用模板匹配排除误识别的区域。结果:图像预处理凸显了感兴趣目标,并改善了图像质量;基于核密度估计的K均值聚类算法的Tanimoto相似度系数明显优于传统K均值算法,平均耗时短于其他分割算法。结论:核密度估计有效地避免K均值聚类算法中初始聚类中心选取的盲目性,使聚类结果更为快速、准确、稳定。改进的K均值聚类算法对骨扫描图像分割效果显著,更便于对感兴趣区域进行定性、定量分析。
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